AI项目为什么容易失败？怎么避免？

最近国内外AI商业化正在如火如荼展开，涌进AI赛道的投资人和创业者大幅提升，带来大量的AI人才需求，打开招聘软件，不难发现产品经理的招聘中多了许多AI产品经理的岗位。

然而据评估，大约8成的AI项目最终以失败告终，这个比例大大超过了一般的软件项目。

发挥AI真正的价值，让AI成为改善我们生活的生产力，避免AI的能力被错估，是AI产品经理的一项重要职责。

一、AI项目失败的5个主要原因

1. 老板们不清楚用AI的能力去解决什么问题，不明确用AI的能力去带来什么价值。
2. AI模型投喂的关键业务数据量不够。
3. 跟风使用前沿技术而不是专注满足实际用户的需求。
4. 项目本身信息化水平低，给到投喂AI模型的数据不全面，训练不出成熟的AI模型。
5. AI项目需要解决的问题，远远超过了当前AI技术的能力。

二、避免AI项目失败的建议

1. AI项目负责人需要确保参与的技术人员弄懂了项目目标与主要功能，技术人员不知道不清楚AI项目的目标和目的是AI项目失败最常见的原因。
2. 选择解决长期性的痛点问题作为AI项目的目标。AI项目需要慢慢打磨，项目负责人要清楚AI项目起码是半年的一个时间周期。
3. AI项目负责人要需求导向而不是技术导向。AI项目的成功是靠专注于解决问题，而不是炫“技”。
4. 提升信息化水平，增加数据采集能力。足够的数据量是训练好AI模型的前提条件。
5. AI项目负责人需要知道AI能力的边界。在考虑潜在的人工智能项目时，需要让技术参与进来，以评估项目的可行性。

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